El análisis de la covarianza (ANCOVA) examina los efectos de tratamientos después de ajustar la respuesta por posibles efectos de covarianzas. Incluir covarianzas puede reducir errores de varianza y remover efectos de variables confusas. En estudios experimentales, si las covarianzas son asignadas antes de los tratamientos, bloquear las covarianzas es una alternativa estratégica.

2. Análisis de la covarianza
• El análisis de la covarianza
(ANCOVA) es un técnica en la cuál el
“treatments” de efectos es examinado
después de ajustar la respuesta por
los posibles efectos de uno o mas
"concomitant variables" (covariates).
• Ahy dos razones para incluir
covariates en el modelo:
1. Reducir errores de varianza
2. Remover los efectos de confundir
variables

3. Análisis de la covarianza
• Una útil referencia en ANCOVA es la
especial edición de análisis de covarianzas.
• Hay alternativas para utilizar la informacion
provista por estos "concomitante variables“
• En un estudio experimental, si el
“covariates” es cadenciado anteriormente o
hasta escogido al azar de experimental
unidades hasta “treatments”, el bloqueo de
“covariates” es una alternativa estrategica.

4. Análisis de la covarianza
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5. Análisis de la covarianza
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6. Análisis de la covarianza
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7. Análisis de la covarianza
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8. Análisis de la covarianza
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9. Análisis de la covarianza
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10. Parametros de Estimación
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11. Parametros de Estimación
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12. Parametros de Estomación
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13. Parámetros de EstimaciónO

14. Parámetros de estimación
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15. Parámetros de estimaciónO

16. Parámetros de estimación
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17. Parámetros de estimación
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